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《大数据架构商业之路从业务需求到技术方案》_1
《大数据架构商业之路从业务需求到技术方案》_2
《大数据架构商业之路从业务需求到技术方案》_3
内容简介：
8y
技术丛书
Using Big Data to Build Your Business
大数据架构商业之路
从业务需求到技术方案
黄申◎著
图书在版编目(CIP)数据
大数据架构商业之路:从业务常求到技术方案/黄申著、一北京:机械工业出版社,2016.4
(2016.7印)
数据技术从书
ISBN978-7-111-53528-7
1.大…Ⅱ.黄…皿.商业管理一数据管理N,F7
中guo版本图书馆CIP数据核字(2016)第078609号
大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案
出反发行:机械工业出版社北泉市西城区百万庄大哲22号郎政码:100037
责任编辑;余洁
责任校对:董纪丽
印刷:北京文昌留彩色印刷有限责任公司
版次:2016年7月第1版第2次印
开本:186mmx240mm1/16
印张:19.75
书号:ISBN978-7-111-53528-7
定价:69.00元
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rw推荐序
大润发是1998年成立的,到了2008年已是中guo最具规模的大卖场,那时候电子商务
刚在萌芽阶段,而实体店也还在快速发展,加上2010年公司忙于等备上市,准备于2011年
在香港挂牌,所以我们并没有花太多时间研究电子商务,而且在那个时间段大部分电子商务
司都处于亏损状态。
后来我们惊觉电子商务已快速发展,办公室很多同事都开始在网上购物了,加上“双
1”的天量交易额,逼得我们不得不认真地研究电子商务的发展趋势。到2012年,我们发
现电子商务越做越好,尤其进人移动互联网时代后,想要满足顾客随时随地的购物需求,电
商发展必然是未来消费的新渠道与趋势。所以我们在2013年决定进军电子商务并成立飞牛
网(Feiniu.com)e
经过两年多的实
认为实体零售跟电子商务还是存在很大差异,其中最主要的差
异有两点。
口顾客忠减度差异:对于线下卖场而言,选址是关键。地点位置正确,就会有稳定的
客流,也容易培养顾客忠诚度。然而,对于线上而言,它不受地域的限制,顾客切
换不同的网站是一件十分轻松的事情,因此忠诚度普遍不高。
口顾客行为数据的获取成本差异:线下卖场很难跟踪顾客的行为,如果要安装各种复
杂的信息采集设备,运营成本就会很品贵。而到了线上,顾客浏览网站时“凡走过
必留下痕迹逑”,电商要收集顾客的行为只需要读取站点的访问ri志,可以说相对容易
正是因为顾客忠诚度不高,对于忠诚顾客的培养成为电商的必争之地。我相信,要实
现这个目标,基于顺客行为的大数据和精准化营销就显得更为重要。我们需要充分利用数据
挖掘,并快速反馈到整个电商系统
至于如何做到个性化的搜索和推荐,如何做好客户关系管理(CRM),以及如何做到精
准的推送和营销,一直是我们探索的内容。飞牛网从成立之初到现在,碰到了很多与搜索和
大数据相关的问题和困难,一年半以前,黄申博土加入了飞牛网的技术团队,他的技术和经
验对于我们的帮助很大,在他的指导下我们快速建立了专业的搜索、推荐及用户画像系统
这些都是我们分析顾客、理解顾客、提升顾客在线体验的核心,使得飞牛网和行业先锋之间
的距离在短时间内大幅缩小。关注飞牛的读者,你们可以到飞牛网体验一下个人喜欢的商
品,然后你就能细细品味到我们搜索、推荐等大数据相关的功能给你带来的便捷和惊喜
当然,这些成绩和黄申博士丰富的业界经验分不开。在ri常的工作中,他总是有独到
的见解。如果你有幸阅读本书,一定能从他的分享中了解大数据是如何运作的,了解大
据是如何支持业务的,以及了解技术是如何满足业务需求的。对于还处在大数据摸索中的
人而言,他的思路和探讨非常宝贵,这是一本讲述搜索和大数据领域实践经验的好书
得推荐
飞牛网CEO黄明端
2016年3月
7wew推荐序二
最近的十年中,我一直在cBay从事数据相关的项目,领导了包括零售科学和搜索科学
在内的研发团队。如今eBay在全球已有1亿多注册用户,每天都有数以百万的家具、收藏
品、电脑、车辆在cBay上被刊登、贩售、卖出,每年的营业额高达数千亿美元
但是我们非常清楚,对于eBay而言,更为珍贵的财富是网站上每时每刻都会产生的海
量数据。通过对这些数据的分析,我们可以指导卖家进行更好的搜索引优化、制定更好的
价格、控制合理的库存;还可以帮助买家找到更合适自己的商品和更优质的服务。当然,大
数据的分析还能帮助eBay有效地防范作弊和欺诈,保证整个平台和渠道的健康发展
正是意识到数据的关键性,eBay非常重视挖掘和利用它们的潜在价值。本书作者曾经
在eBay的研究院和搜索科学部门工作,专门从事机器学习的研究和应用。他协助eBay
建了数项核心算法及其相关产品,包括基于机器学习的搜索排序、高质量用户评价的发现和
摘要、相似和相关商品推荐栏位等。在此过程中,他和各个技术同仁、产品
业务部门
紧密合作,而这本著作就融人了作者在这些实战项目中所积累的丰富经验。所以,本书最大
的闪光点在于,它的内容不仅仅局限于技术本身,而是考虑到了在不同的应用场景下,这
技术应该怎样合理运用。例如,对于基于学习的搜索排序,通常要考虑哪些因素以及怎样的
学习模型?对于智能推荐的栏位而言,相似和相关商品又有怎样的区别?分别都应该使用怎
样的推荐模型
除了与业务应用紧密结合,此书还具有覆盖面广和通俗易懂的特点。全书涉及的主
包括大数据的获取、存取、处理、检索、挖据和评估中的多数主流技术。同时,作者从自己
独特的视角出发,对深奥的技术进行了深入浅出的闸述,大幅降低了大数据知识理解的难
度。因此,本书也非常适合大数据产品设计者、产品经理或者架构师进行阅读。我相信,对
于希望利用大数据解决业务痛点的读者而言,此书是不可或缺的良师益友。
2016年3月
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